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主题

内容

大(da)数(shu)据发展历程及主(zhu)流技(ji)术栈构成

1. 为什么会出(chu)现大(da)数(shu)据，大(da)数(shu)据的演进过(guo)程是怎么样的
2. 商业智(zhi)能BI、数据仓库DW、数据湖DL、数据中台(tai)的原(yuan)理、区别和(he)核心职能
3. 支撑(cheng)大数据平(ping)台的(de)主流框架技术介绍：Spark、Flink、HDFS、HBase、Hive、Kylin、Presto、Kafka、ClickHouse 等

整体大数据平台(tai)核心板块构(gou)成及架构(gou)设计

1. 整体大数据处理链路(lu)介绍(shao)及每个环节的技术(shu)选型方案
2. 五(wu)大核心板块介绍：数(shu)据接(jie)入处理(li)（收(shou)集、接(jie)收(shou)、解(jie)析、标准化 等）、数(shu)据治理(li)与管理(li)（安全脱(tuo)敏、ID-Mapping血(xue)缘图谱、主体式数(shu)据仓库 等）、数(shu)据消费(fei)提取(qu)（批量(liang)、实时、T+1、API 等(deng)）、数据(ju)(ju)链路跟踪（数据(ju)(ju)回溯、中间(jian)状态追(zhui)踪、数据(ju)(ju)服务保障 等(deng)）、数据(ju)(ju)工具支撑（可视化建模、任务调度、数据(ju)(ju)搬迁 等(deng)）
3. 整体大数据架(jia)(jia)(jia)构(gou)(gou)(gou)设计介绍：技术架(jia)(jia)(jia)构(gou)(gou)(gou)、存储与计算(suan)(suan)架(jia)(jia)(jia)构(gou)(gou)(gou)、部署架(jia)(jia)(jia)构(gou)(gou)(gou)、容灾架(jia)(jia)(jia)构(gou)(gou)(gou)，实(shi)时流计算(suan)(suan)，离线存储的核心本质(zhi)，如(ru)何监(jian)测实(shi)时流处理过程中的问题回溯
4. HDFS、HBase、Hive、Kylin、Spark Streaming/SQL、Flink的(de)底层核心原理及适用业务场景（结合实际工程代码方式讲解）

大(da)型分布式数据仓库建(jian)模思路与实践

1. 软件(jian)系统(tong)建模方(fang)法(fa)：（结构型(xing)）类图(tu)、对象图(tu)、构件图(tu)、部署图(tu)、包图(tu)；（行(xing)为型）动(dong)图(tu)、状态机图(tu)、顺(shun)序图(tu)、通信图(tu)、用(yong)例图(tu)、时间图(tu)
2. 常用(yong)数据建(jian)模方法：实(shi)体建模法(fa)、维度(du)建模法(fa)、范式(shi)建模法(fa)（结合案例(li)讲解）
3. 基于中台思想，数据(ju)分层的主(zhu)体思路与重(zhong)要性介绍
4. 基于分布(bu)式(shi)数(shu)据仓库，针对数(shu)据的采(cai)集(ji)、处理、建模的最(zui)佳实(shi)践介绍
5. 数据仓库建(jian)(jian)设方法(fa)论(lun)，星型(xing)(xing)模型(xing)(xing)（非关(guan)系型(xing)(xing)DB存储，以(yi)空(kong)间(jian)(jian)换时(shi)间(jian)(jian)）和(he)雪花模型(xing)(xing)（关(guan)系型(xing)(xing)DB存储，以(yi)时(shi)间(jian)(jian)还空(kong)间(jian)(jian)）两种建(jian)(jian)模思想的(de)核(he)心差异和(he)适用场景

数据建模(mo)与处理行业案例(li)分析（思路(lu)、方法、技术选型(xing)）

1. 基于事件驱动U-E建模，结合业务分(fen)拆数(shu)(shu)据处理粒度、维度、范围、边界，如：主(zhu)题(ti)式(shi)抽取，数(shu)(shu)据标(biao)签化定义 等(deng)
2. 结合业(ye)务(wu)讲解E-R模型(xing)构建(jian)，动态、静态属性识别，数据客观事(shi)实关系识别与定义
3.  基于车(che)联网领(ling)域秒(miao)(miao)级(ji)、毫秒(miao)(miao)级(ji)数据(ju)(ju)(ju)上报如(ru)何接 收(shou)与(yu)处理(li)，以(yi)及(ji)如(ru)何将(jiang)其实时(shi)数据(ju)(ju)(ju)和离线的历(li)史数据(ju)(ju)(ju) 结合处理(li)分析(xi)
4. 如何解决数(shu)据挤压问题，有哪些(xie)成熟的方(fang)法和技术手段

5. 数据接(jie)入云端后(hou)，如何(he)防丢失，如何(he)做(zuo)削峰处(chu)理(li)，如何(he)保(bao)障后(hou)续服务健康运行
6. 案例分(fen)析：数据接(jie)收、解析、建模、存储、计算、提取全流(liu)程中行业如何实战落地